您可以在 GitHub 上 的jetson-inference 存储库中访问各种库和经过训练的模型。 实时流协议 (RTSP) 将来自相机视频流的细节连接到 Jetson Nano。...使用预训练模型，Edgar 使用他的设置在每次检测到公共汽车时从视频流中截取屏幕截图。他的第一个模型准备好了大约 100 张照片。 但是，正如埃德加承认的那样，“说事情一开始就完美是错误的。” ...当他第一次分享这个项目的结果时，他的模型已经接受了 1300 多张图片的训练，它可以检测到站和出发的公共汽车——即使是在不同的天气条件下。他还能够区分定时巴士和随机到达的巴士。...这有助于未来的模型再训练和发现误报检测。 此外，为了克服在本地存储 CSV 文件数据的限制，Edgar 选择使用Google IoT服务将数据存储在BigQuery中。...正如他所指出的，将数据存储在云中“提供了一种更灵活、更可持续的解决方案，以适应未来的改进。” 他使用收集到的信息创建了一个模型，该模型将使用 Vertex AI 回归服务预测下一班车何时到达。
趁着周末水一文，把最近用 huggingface transformers 训练文本分类模型时遇到的一个小问题说下。 背景 之前只闻 transformers 超厉害超好用，但是没有实际用过。...之前涉及到 bert 类模型都是直接手写或是在别人的基础上修改。但这次由于某些原因，需要快速训练一个简单的文本分类模型。其实这种场景应该挺多的，例如简单的 POC 或是临时测试某些模型。...我的需求很简单：用我们自己的数据集，快速训练一个文本分类模型，验证想法。 我觉得如此简单的一个需求，应该有模板代码。但实际去搜的时候发现，官方文档什么时候变得这么多这么庞大了？...["train"].shuffle(seed=42) eval_dataset = tokenized_datasets["test"].shuffle(seed=42) 根据数据集格式不同，我们可以在...处理完我们便得到了可以输入给模型的训练集和测试集。
2.2 分词 首先，需要对我们的文本数据进行分词，这里我们采用结巴分词的形式进行： ? 然后需要在分词的结果后面使用\t隔开加入标签，我这里是将有抑郁倾向的句子标为0，将正常的句子标为1....3.训练 下载完Paddle模型源代码后，进入 models/PaddleNLP/sentiment_classification文件夹下，这里是情感文本分类的源代码部分。 ?...(0代表抑郁文本)，第二列是预测为抑郁的可能性，第三列是预测为正常微博的可能性。...可以看到，基本预测正确，而且根据这个分数值，我们还可以将文本的抑郁程度分为：轻度、中度、重度，如果是重度抑郁，应当加以干预，因为其很可能会发展成自杀倾向。...我们可以根据这个模型，构建一个自杀预测监控系统，一旦发现重度抑郁的文本迹象，即可实行干预，不过这不是我们能一下子做到的事情，需要随着时间推移慢慢改进这个识别算法，并和相关机构联动实行干预。
文章讨论的核心问题是，在医学图像生成领域，限制模型表现进一步提升的原因是什么？用什么方法可以打破该限制？我们希望通过这篇文章，给大家带来医学图像生成的新范式。...对于Pix2Pix而言，它对训练数据的要求是比较严格的，必须是成对且像素级对齐的，当数据对齐质量下降时，模型的效果就会严重衰退甚至导致整个模式的崩溃，还有一个重要的事实是，像素级对齐的医学影像数据集很难获取...BraTS 2018数据集是对齐程度较好的数据集，为了对比不同方法在misaligned数据上的表现，我们对训练数据增加了轻微的随机的空间变化，如旋转、缩放、平移等。下表为不同方法的具体表现。...Exp. 2 评估噪声等级对模型性能的影响： Pix2Pix模式的性能随着噪声增加而急剧下降 Cycle-consistency同样到噪声的影响，并且训练的loss非常不稳定，但在噪声较大的场景下比Pix2Pix...Exp. 3 Unpaired数据集上的表现： Pix2Pix出现了模式坍缩，无论输入什么图像，生成器生成的图像几乎没有太大的变化 Cycle-consistency勉强能够work RegGAN依然是这三种模式中最好的
通过执行这些操作，在计算过程中所需的内存从7减少到3。 在没有梯度检查点的情况下，使用PyTorch训练分类模型 我们将使用PyTorch构建一个分类模型，并在不使用梯度检查点的情况下训练它。...记录模型的不同指标，如训练所用的时间、内存消耗、准确性等。 由于我们主要关注GPU的内存消耗，所以在训练时需要检测每批的内存消耗。...下面是模型的训练日志。 可以从上面的日志中看到，在没有检查点的情况下，训练64个批大小的模型大约需要5分钟，占用内存为14222.125 mb。...input是模型的输入，在我们的例子中是图像。这里的checkpoint_sequential仅用于顺序模型，对于其他一些模型将产生错误。...使用梯度检查点进行训练，如果你在notebook上执行所有的代码。
在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...更快的R-CNN是TensorFlow对象检测API默认提供的许多模型架构之一，其中包括预先训练的权重。这意味着将能够启动在COCO（上下文中的公共对象）上训练的模型并将其适应用例。...TensorFlow甚至在COCO数据集上提供了数十种预训练的模型架构。...它包含TFRecord文件，但希望模型的原始（未标记）图像进行预测。 应该上传模型未见的测试图像。...在笔记本中，其余单元格将介绍如何加载创建的已保存，训练有素的模型，并在刚刚上传的图像上运行它们。 对于BCCD，输出如下所示： 模型在10,000个纪元后表现不错！
微软Windows团队的AI已经公布了˚F IRST DirectML的预览作为后端PyTorch训练ML车型。...此版本允许在任何 DirectX12 GPU 和 WSL 上加速 PyTorch 的机器学习训练，释放混合现实计算的新潜力。...在这个名为“DML”的新设备中，通过在调用运算符时引入最少的开销来调用直接 ML API 和 Tensor 原语；它们的工作方式与其他现有后端非常相似。...PyTorch-DirectML 套件可以使用 GPU 机器学习库 DirectML 作为其后端，允许在 DirectX12 GPU 和 WSL（适用于 Linux 的 Windows 子系统）上训练模型...Microsoft 与 AMD、Intel 和 NVIDIA 合作，为 PyTorch 提供这种硬件加速的训练体验。PyTorch-DirectML 包安装简单，只需更改现有脚本中的一行代码。
如上图所示，有时候我们做训练的时候，会得到测试集的准确率或者验证集的准确率高于训练集的准确率，这是什么原因造成的呢？经过查阅资料，有以下几点原因，仅作参考，不对的地方，请大家指正。...（1）数据集太小的话，如果数据集切分的不均匀，或者说训练集和测试集的分布不均匀，如果模型能够正确捕捉到数据内部的分布模式话，这可能造成训练集的内部方差大于验证集，会造成训练集的误差更大。...这时你要重新切分数据集或者扩充数据集，使其分布一样 （2）由Dropout造成，它能基本上确保您的测试准确性最好，优于您的训练准确性。...Dropout迫使你的神经网络成为一个非常大的弱分类器集合，这就意味着，一个单独的分类器没有太高的分类准确性，只有当你把他们串在一起的时候他们才会变得更强大。 ...因为在训练期间，Dropout将这些分类器的随机集合切掉，因此，训练准确率将受到影响 在测试期间，Dropout将自动关闭，并允许使用神经网络中的所有弱分类器，因此，测试精度提高。
原文：ICLR 2023 | 大规模文本图训练框架GLEM文本图是近期NLP领域非常重要的研究方向之一，通过将文本角度的语言模型和结构角度的图神经网络相结合的方式，在很多NLP任务上取得优异效果。...ICLR 2023的一篇文章提出了一种新的文本图模型训练框架，采用了EM优化的方式融合语言模型和图学习，以文本分类任务为切入点，在多个数据集上取得了SOTA的效果。...GLEM主要包括文本建模模型（LM）和图神经网络（GNN）两个部分，采用EM的方式训练文本图模型：在E-step，固定GNN训练LM，拟合有label节点和GNN预测的无label节点的伪标签；在M-step...，固定LM训练GNN，GNN输入LM产出的节点文本表示，以LM输出的节点伪标签为目标进行训练。...03 实验结果文中主要实验结果如下，在3个数据集中，对比了不同GNN模型、不同文本输入等效果。
他们被训练来预测一组固定的预定义类别，从而限制了他们在具有未知概念的新数据集上的可迁移能力。 在本文中，作者通过重视标签文本的语义信息，而不是简单地将它们映射成数字，为动作识别提供了一个新的视角。...这引发了本文的另一个动机，能否直接将预训练好的多模态模型应用到这项任务中，从而避免上述困境？作者认为这是可能的。 在形式上，作者为视频动作识别定义了一个新的范例“预训练、提示和微调”。...形式上，给定一个输入视频x和一个来自预定义标签集的标签y，之前的工作通常训练一个模型来预测条件概率，并将y转换为一个数字或一个one-hot向量。在推理阶段，预测得分最高的下标被视为对应的类别。...语言编码器用于提取输入标签文本的特征，可以是多种语言模型。然后，为了使成对视频和标签表示彼此接近，作者在相似性计算模块中定义两种模态之间的对称相似性，即余弦距离： 其中和分别是x和y的编码特征。...值得注意的是，传统的做法是通过在预训练的特征提取器上附加一个新的线性层，使预训练的模型适应下游的分类任务，这与本文的做法相反。
零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图多分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。...1.通用文本分类技术UTC介绍本项目提供基于通用文本分类 UTC（Universal Text Classification） 模型微调的文本分类端到端应用方案，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程...文本分类是一种重要的自然语言处理任务，它可以帮助我们将大量的文本数据进行有效的分类和归纳。实际上，在日常生活中，我们也经常会用到文本分类技术。...max_seq_len：文本最大切分长度，包括标签的输入超过最大长度时会对输入文本进行自动切分，标签部分不可切分，默认为512。...max_seq_len: 文本最大切分长度，输入超过最大长度时会对输入文本进行自动切分，默认为512。single_label: 每条样本是否只预测一个标签。默认为False，表示多标签分类。
在本文中，作者提出了Align and Prompt：一个新的视频和语言预训练框架（ALPRO），该框架在稀疏采样的视频帧上运行，在没有显式目标检测器的情况下实现更有效的跨模态对齐。...为了更好地捕获细粒度视觉信息并加强区域实体对齐，ALPRO引入了一个新的视觉基础预训练任务，称为提示实体建模（prompting entity modeling），要求视频文本模型使用视频和文本输入联合预测随机选择的视频中出现的实体...具体而言，PEM需要一个提示器模块，该模块生成soft伪标签，识别随机视频中出现的实体。然后，以伪标签为目标，要求预训练模型预测视频片段中的实体类别。...提示语经过预训练后，它会计算每个文本提示的[CLS]嵌入。 为了生成实体标签，给定一个视频输入，作者首先从提示器的视频编码器获取随机视频crop（例如，采样帧上的相同空间区域）及其[CLS]嵌入。...PEM则是对随机裁剪的帧通过prompt操作进行类别的预测，然后将预测的结果作为伪标签来监督预训练的过程，从而使模型能够感知视频帧中的局部区域。
在监督学习中，训练数据包含输入特征和对应的标签或输出结果。模型通过学习输入特征与标签之间的关系，从而能够对新的未标记数据进行预测。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机等。...常见的无监督学习算法包括聚类算法（如K均值聚类）、主成分分析（PCA）和关联规则挖掘等。 简而言之，监督学习使用有标签的训练数据来训练模型，并根据已知的输入和输出之间的关系进行预测。...判别模型是一种直接对条件概率进行建模的模型。它主要关注的是给定输入数据，预测输出类别或标签的概率分布。判别模型通过学习输入和输出之间的关系来建立决策边界，从而对新的输入数据进行分类。...而生成模型更关注数据的生成过程，可以模拟数据的分布和生成新的样本。生成模型可以用于生成新的数据，但在分类和预测任务上可能不如判别模型准确。...从现有的内容中学习的过程叫做训练，训练的结果是创建一个统计模型。 当用户给出提示词，生成式 AI 将会使用统计模型去预测答案，生成新的文本来回答问题。
概述 为了实现上述目标，FELIX将文本编辑任务分解为两个子任务: 打标签以确定输入单词的子集及其在输出文本中的顺序，以及插入输入文本中不存在的单词。...当标记器预测插入时，将向输出中添加一个特殊的MASK标记。 在标记之后，有一个重新排序的步骤，其中指针对输入进行重新排序以形成输出，通过这个步骤，它能够重复使用输入的部分内容，而不是插入新的文本。...，其中包含插入标签预测的已删除的单词和MASK标记。...标记模型的输出是重新排序的输入文本，其中包含插入标签预测的已删除的单词和MASK标记。插入模型必须预测MASK标记的内容。...插入模型的示例，其中标记器预测将插入两个单词，插入模型预测MASK标记的内容 结果 本文对FELIX在句子融合，文本简化，抽象摘要和机器翻译的译后编辑方面进行了评估。
单纯使用多个模型在预测时做集成会增加线上负担，因此我们利用多个模型对大量无标注数据进行预测，选取组合置信度较高的数据合并到训练集进行训练，最后将多个模型的优势集成到一个统一的模型上。...2.1.1.3 预训练语言模型 基于上下文信息的文本增强2，利用训练好的语言模型，随机Mask文中的一个词或字，再将文本输入语言模型，选择语言模型所预测的Top 个词去替换原文中被去掉的词，以形成条新的文本...在不同任务的少量数据集上对模型进行微调，并使用微调后的模型生成新的句子。 2.1.2 增强样本使用 上面几种方式生成了一批数据增强文本，增强后的文本数量多、带噪音；原始标注数据数据量少、不含噪音。...当将对抗训练应用到分类器时，对抗训练对应的损失函数为（在原有损失函数的基础上又增加了一项）： 其中为输入序列，为模型参数，为输入上的扰动，表示将模型的当前参数设置为常数，即表明在构建对抗样本时，反向传播算法不会对当前模型参数进行更新...学城（美团内部学习工具）文本分类：该任务为文本分类任务，将文本分为17种类别。已有模型在700条数据上训练，通过小样本学习，在已有模型上提升模型精度2.5pp。
多个不同的参考文本 (reference)在一些位置提供了不同的词作为训练标签，最终产生了不可读的预测输出。 以往的模型通常采用知识蒸馏方法，使用自回归模型的输出训练 NAT 模型。...由于 NAT 会独立学习预测每一个位置上的词，不一致的标签会损害模型的准确率，增加训练难度。 在解码时，NAT 缺少合适的解码手段去恢复正确的词间依赖。...即使模型在训练时能够正确学得每个位置上的标签分布，NAT也无法得知每个位置上的预测词分别来自哪一个参考文本。...在训练中将来自不同参考文本的词分配到不同的位置，以避免标签冲突；在解码时预测位置之间的转移，用于恢复输出中正常的词语搭配。...这种设计刚好克服了一对多难题中的两个问题： 在训练时，模型将参考文本分配到不同的路径上，避免在同一位置提供冲突的标签，提高了模型预测的准确率。
摘要 多标签文本分类（MLTC）是自然语言处理中的一项基本且具有挑战性的任务。以往的研究主要集中在学习文本表示和建模标签相关性上。然而，在预测特定文本的标签时，通常忽略了现有的类似实例中的丰富知识。...每个 x_i 都是一个文本， y_i∈{0,1}^ L 为对应的 multi-hot 标签向量，其中L为标签总数。MLTC的目标是学习从输入文本到相关标签的映射。...基于训练实例的数据存储进行kNN预测（步骤3）： 在推理阶段，给定一个输入文本x，模型输出预测向量 yˆ_{Mo}∈\{p|p∈[0,1]\} ^L 。...笔者理解，在标签时常变更（下线、新增）的业务场景下，可以将λ设置为1.0，用单纯的kNN检索的方案。该方案好处在于，算对于标签的变更不能及时训练模型，也能支持在新标签体系下的预测。...2.3 多标签对比学习 在MLTC中，模型通常是通过二元交叉熵（BCE）损失的监督学习训练，而不知道kNN检索过程。因此，检索到的相邻实例可能没有与测试实例相似的标签，并且对预测几乎没有什么帮助。
所以在采用数据增强策略进行训练以后，我们拥有了多个弱监督模型，并且用这些弱监督模型在无标签数据上进行预测，得到无标签数据的伪标签分布。...，传统的文本分类则是在CLS部分的Embedding接上分类器，并映射到0-1分类上（0：负向，1：正向）。这种方法在小样本场景下需要训练新的分类器，比较难获得好的效果。...数据增强策略的详细介绍见之前的技术博客小样本学习及其在美团场景中的应用。 表3 数据增强策略简述 Mixup通过对输入数据进行简单的线性变换，构造新的组合样本和组合标签，可以增强模型的泛化能力。...对抗训练通过在输入样本上增加微小的扰动来显著提高模型Loss。对抗训练就是训练一个能有效识别原始样本和对抗样本的模型。...学城文本分类：学城（美团内部知识库）有大量的用户文本，经归纳将文本分为17种类别，已有模型在700条数据上训练，通过小样本学习，在已有模型上提升模型精度2.5PP，达到84%。
---- 新智元报道 来源：外媒 编辑：Priscilla LQ 【新智元导读】有些语言模型虽然在一些快速实验中表现SOTA，对于任何真实应用部署，仍需特定训练，这就需要「微调」。...本文提供了一份详细指南，教你如何微调常用语言模型，还会通过在twitter情感检测数据集上微调来比较其性能。 文本生成是一项有趣的NLP任务：输入提示→生成文本。 ?...：获取数据，然后返回 另外，(1) 在第8行，作者定义了用于将原始数字情感标签转换为文本标签的映射，(2)在第12行，作者将数据转换为我们决定的训练提示符，(3)在第14行，作者执行tokenization...要实现这一点，可以设置「eos_token」，训练模型在分类标签后进行预测。 第16行：用之前定义的函数加载和准备数据集。 第21-24行：为训练过程设置配置。...最后一部分非常有趣，将输入数据作为标签传递，而不仅仅是情感标签。这是因为我们正在训练一个语言模型，因此希望模型能够学习提示的模式，而不仅仅是情感类标签。
序列预测与其他类型的监督学习问题不同。这个序列在观察结果上被强加了一个命令：当训练模型和做预测时序列必须保存。...在使用序列数据作为模型的输入或输出的预测问题的制定中必须遵守。 序列预测 序列预测涉及预测给定输入序列的下一个值。 例如： 给定：1，2，3，4，5 预测：6 ?...序列预测试图在前面元素的基础上预测一个序列的元素。 —序列学习: 从识别和预测到顺序决策, 2001. 预测模型通过一系列训练序列来训练，一旦经过训练，这个模型就被用来执行序列预测。...例如： 给定：1，2，3，4，5 预测：“好”或“坏” ? 序列分类的目的是使用标有标签的记数据集D构建分类模型，以便该模型可用于预测未知序列的类别标签。...序列生成问题的一些例子包括： 文本生成：给出一个文本语料库，比如莎士比亚的作品，生成新的读起来像莎士比亚的句子。 手写预测：给出一个手写实例的语料库，为在语料库中具有手写属性的新短语生成手写。
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